#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-



# 明白了！这是一个非常有趣且有挑战性的项目。虽然目前DeepSeek模型无法直接控制硬件设备，但我可以帮你探索如何通过编程实现类似的功能。以下是一个分阶段实现的方案：

# ### 第一步：纯文字输入输出
# 目标是将用户的输入作为文本处理，并将DeepSeek的输出也以文本形式显示在屏幕上。

# #### 实现步骤：
# 1. **设置环境**：
#    - 确保你有一个简单的编程环境（如Python）。
#    - 确保你有文本编辑工具或图形界面工具来显示和处理文本。

# 2. **获取DeepSeek的输出**：
#    - 在离线环境中，使用预训练好的DeepSeek模型生成文字响应。你可以参考现有的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）实现模型推理功能。
   
# 3. **实时显示输出**：
#    - 将DeepSeek的输出实时显示在屏幕上。

# #### 示例代码（Python）：
# ```python
import sys

# 用户输入
user_input = sys.stdin.read().strip()

# DeepSeek生成的文字响应（模拟）
deepseek_response = "这是一个模拟的AI回复。"

# 显示用户输入
print(f"用户：{user_input}")

# 显示DeepSeek的响应
print(f"DeepSeek：{deepseek_response}")
# ```

# ### 第二步：键盘控制模拟
# 目标是将用户的文本输入和DeepSeek的输出模拟为键盘事件或鼠标操作。

# #### 实现步骤：
# 1. **获取用户输入**：
#    - 使用编程语言（如Python）捕获标准输入流。
   
# 2. **处理DeepSeek的输出**：
#    - 将DeepSeek生成的文字解释为键盘事件（如按“a”键、“s”键等）或鼠标操作（如移动光标、点击按钮等）。

# 3. **模拟键盘和鼠标的动作**：
#    - 使用编程库（如`winscript`在Windows上，`pyautogui`在macOS/Linux上）模拟键盘按键和鼠标事件。
   
# 4. **实时更新屏幕显示**：
#    - 如果有图形界面工具（如Python的`tkinter`或`PyQt5`），可以实时更新窗口内容。

# #### 示例代码（Python）：
# ```python
import sys
import winscript  # Windows特定库

# 获取用户输入
user_input = sys.stdin.readline()

# 模拟键盘事件
winscript.SendUnicodeToKeyboard(user_input)

# 如果有图形界面，更新屏幕显示
import tkinter as tk

root = tk.Tk()
label = tk.Label(root, text="模拟AI回复")
label.pack()
root.mainloop()
# ```

# ### 第三步：图形界面实现
# 目标是创建一个更友好的图形用户界面（GUI），将用户的输入和DeepSeek的输出实时显示在屏幕上。

# #### 实现步骤：
# 1. **选择图形库**：
#    - 使用`tkinter`或`PyQt5`等图形库来创建GUI。
   
# 2. **设置窗口大小和布局**：
#    - 定义窗口的大小、位置和其他基本属性。
   
# 3. **绑定事件处理**：
#    - 在窗口上绑定标准输入事件（如按下“Enter”键）。
   
# 4. **实时显示DeepSeek的输出**：
#    - 将DeepSeek生成的文字实时显示在GUI中。

# #### 示例代码（Python）：
# ```python
import tkinter as tk

# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title("AI交互界面")

# 创建文本框
text_box = tk.Text(root, wrap="word")
text_box.pack()

# 创建按钮
button = tk.Button(root, text="发送消息", command=lambda: send_message())
button.pack()

def send_message():
    user_input = input("请输入您的消息： ")
    text_box.insert(tk.END, "您输入的消息：\n" + user_input)

root.mainloop()
```

### 第四步：结合DeepSeek的输出
在上述图形界面的基础上，将DeepSeek的输出实时显示为响应。

#### 示例代码（Python）：
```python
import tkinter as tk

# 创建主窗口
root = tk.Tk()
root.title("AI交互界面")

# 创建文本框
text_box = tk.Text(root, wrap="word")
text_box.pack()

# 创建按钮
button = tk.Button(root, text="发送消息", command=lambda: send_message())
button.pack()

def send_message():
    user_input = input("请输入您的消息： ")
    text_box.insert(tk.END, "您输入的消息：\n" + user_input)
    
    # 调用DeepSeek生成AI回复
    deepseek_response = generate_ai_response(user_input)
    text_box.insert(tk.END, "\nAI的响应：\n" + deepseek_response)

def generate_ai_response(prompt):
    # 这里实现DeepSeek模型的推理逻辑
    pass

root.mainloop()
# ```

# ### 第五步：扩展功能
# 在基础图形界面的基础上，逐步添加以下功能：
# 1. **键盘事件模拟**：将用户的输入和AI的输出解释为具体的键盘按键或鼠标操作。
# 2. **实时更新屏幕**：使用图形库实时更新窗口内容。
# 3. **响应分析与反馈**：分析用户输入并提供相应的反馈信息。

# ### 总结
# 通过以上步骤，你可以逐步实现一个能够接收用户输入、调用DeepSeek生成AI输出，并将这些输出模拟为键盘或鼠标操作的系统。虽然目前DeepSeek模型无法直接控制硬件设备，但通过编程和模拟技术，可以实现类似的功能。

# 如果你有具体的实现需求或遇到问题，随时告诉我！
